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4.3 循环神经网络 (RNNs) 与序列模型 4.3 循环神经网络 (RNNs) 与序列模型 在自动驾驶领域，计算机视觉系统需要处理的不仅仅是静态的图像帧，更多的是连续的视频流，其中包含了车辆、行人、交通标志等目标随时间变化的运动轨迹和行为模式。传统的卷积神经网络（CNNs）虽然在图像特征提取方面表现出色，但它们通常将每一帧视为独立的输入，无法有效捕捉数据中的时间依赖性。 会员。《4.3 循环神经网络 (RNNs) 与序列模型》收录于灏天文库文集《计算机视觉在自动驾驶中的应用》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号22641。

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